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Enregistrement W4379055202 · doi:10.1007/s41742-023-00534-w

Global Warming Status in the African Continent: Sources, Challenges, Policies, and Future Direction

2023· article· en· W4379055202 sur OpenAlexaboutno aff
Heba Bedair, Mubaraka S. Alghariani, Esraa Omar, Quadri A. Anibaba, Michael Remon, Charné Bornman, Samuel Kiboi, Hadeer Abdulrahman Rady, Abdul-Moomin Ansong Salifu, Soumya Ghosh, Reginald Tang Guuroh, Lassina Sanou, Hassan M. Alzain

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTanta UniversityScience and Technology Development Fund
Mots-clésGlobal warmingEnvironmental planningEnvironmental scienceClimate changeEnvironmental resource managementGeographyEarth scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Africa is the second largest continent after Asia, having a larger than 30 million km 2 area. Doubtlessly, one of the biggest ecological and societal problems of the twenty-first century is climate change. Since the early 1970s, it has been clear that Africa is already experiencing the effects of climate change, and it has given rise to a wide range of new and unusual phenomena, such as rising temperatures, poor agricultural output, extreme different weather scenarios, and the spread of disease, among other things. Therefore, the current review aims at screening the impact of climate change on agricultural sector, human health and food security in Africa compared to the other continents, evaluating the change projections in future and highlighting the role of African leaders in mitigating and adapting to these effects. Artificial intelligence, remote sensing, and high-tech algorithms were applied to analyze these effects. Historical data were downloaded in near real-time from January 2009 to the present from the FAO Water Productivity Open-access portal WaPOR and Terra Climate datasets on Earth Engine platform. Assessment process was performed using Google Earth Engine, whereas future data were downloaded from WorldClim 2.1. We used 2021–2040 timelines and two scenarios: SSP245 and SSP585. For the SSP and timeline, we downloaded four versions, based on four different global circulation models (GCMs): IPSL-CM6A-LR (France), MRI-ESM2-0 (Japan), CanESM5 (Canadian), and BCC-CSM2-MR (China), to reflect the uncertainty among GCMs. We averaged future projection of each variable and SSP across four GCMs to decrease the uncertainty connected with a particular GCM. We presented the averaged results as maps. Annual precipitation totals were significantly above average in Central and East Africa, while under SSP 245 scenario, Madagascar would experience high rainfall. The highest temperature anomalies were seen in parts of the Greater Horn of Africa, western equatorial regions, and the north-western part of the continent. Minimum and Maximum temperature predictions showed that Africa would experience harsh temperatures than previously recorded in the historical years. A high average maximum temperature is predicted across the sub-Sahara Africa, South Africa, Somalia, and Madagascar under SSP 245 and SSP 585. The MCD64A1 dataset tagged in Earth Engine was used to classify forest fire risk in Africa. Analysis revealed that the highest fire risk was recorded in Savannah in tropical and subtropical Africa. Further, changes in rainfall and increased temperature leading to increased evaporation would directly reduce runoff levels and recharge groundwater which in turn will have negative effects on biodiversity, agriculture, and food security. Notably, African leaders have played positive role in the recent climate negotiations and bright climate initiatives have been emerged. Hopefully they will solve the climate crisis across the continent.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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